💡 作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@百度 📘 大厂解决方案系列教程：https://www.showmeai.tech/tutorials/50 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/94 📢 声明：版权所有 ...

自然语言处理领域。文本分类的应用场景有： 　　1. 新闻主题分类（文章分类）：根据文章内容（或者结合标题） ...

目的：把文本用数据的形式表达出来 方法：传统基于规则，现代基于统计 一、词编码方式1——离散表示 1、One-hot编码 和句子中顺序无关，耗空间耗时 2、词袋模型 每个数表示该词出现的次数（One-hot的加和） 3、TF_IDF 每个数代表该词在整个文档中的占比 4、N-gram ...

一、分类问题 分类是为了给那些已经给定的输入选择正确的标签。 在基本的分类任务中，每个输入都被认为与其他的输入是隔离的。每个类别的标签集是预先定义好的（只有把类别划分好了，才能给输入划分类别）。 分类任务举例： 判断电子是否是垃圾邮件 从一个固定的主题领域列表里，比如有‘体育 ...

1、分词的简单方法： 在空格字符处分割文本是文本分词最简单的方法。考虑一下摘自《爱丽丝梦游仙境》中的文本。 >>> raw = """'When I'M a Duchess,' she said to herself, (not in a very hopeful ...

1   传统方式的缺点   使用索引的方式无法表达词之间的相似性，n元模型在很多场合难以取得明显的进步和表现。one-hot存在维度方面的问题以及无法表示词和短语之间的相似性。   WordNet:   WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立 ...

前期准备 使用文本向量化的前提是要对文章进行分词，分词可以参考前一篇文章。然后将分好的词进行向量化处理，以便计算机能够识别文本。常见的文本向量化技术有词频统计技术、TF-IDF技术等。 词频统计技术 词频统计技术是很直观的，文本被分词之后。 用每一个词作为维度key，有单词对应的位置 ...

一、概述 　　文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句子级，词或短语级;按其处理文本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析 ...